11 strumenti software di machine learning più popolari nel 2021

11 most popular machine learning software tools 2021

Elenco e confronto degli strumenti di machine learning gratuiti meglio pagati e open source:

Cos'è l'apprendimento automatico?

Con l'aiuto dei sistemi di machine learning, possiamo esaminare i dati, imparare da quei dati e prendere decisioni. L'apprendimento automatico coinvolge algoritmi e la libreria di apprendimento automatico è un insieme di algoritmi.

Dove utilizziamo l'apprendimento automatico nella nostra vita quotidiana? Esploriamo alcuni esempi per vedere la risposta a questa domanda.

Cosa imparerai:

• Esempi reali di machine learning
• In che modo il machine learning ci aiuta?
• Tipi di machine learning
  • # 1) Machine learning supervisionato
  • # 2) Machine Learning senza supervisione
  • # 3) Machine Learning di rinforzo
• 10+ strumenti software di machine learning più popolari
  • Tabella di confronto
  • # 1) Scikit-impara
  • # 2) PyTorch
  • # 3) TensorFlow
  • # 4) Imposta
  • # 5) KNIME
  • # 6) Colab
  • # 7) Apache Mahout
  • # 8) Accord.Net
  • # 9) Shogun
  • # 10) Keras.io
  • # 11) Rapid Miner
• Conclusione
  • Lettura consigliata

Esempi reali di machine learning

Di seguito sono riportati alcuni esempi reali di ML:

Esempio 1:

Se hai utilizzato Netflix, devi sapere che ti consiglia alcuni film o programmi da guardare in base a ciò che hai visto in precedenza. L'apprendimento automatico viene utilizzato per questo consiglio e per selezionare i dati che corrispondono alla tua scelta. Utilizza i dati precedenti.

Esempio 2:

Il secondo esempio sarebbe Facebook.

Quando carichi una foto su Facebook, può riconoscere una persona in quella foto e suggerirti, amici comuni. ML viene utilizzato per queste previsioni. Utilizza dati come la tua lista di amici, foto disponibili ecc. E fa previsioni basate su questo.

Esempio 3:

Il terzo esempio è il software, che mostra come apparirai quando invecchierai. Questa elaborazione delle immagini utilizza anche l'apprendimento automatico.

Tutti questi sono alcuni esempi che ci aiutano a capire come viene utilizzato il machine learning. L'ML è simile all'IA fino a un certo punto, tuttavia, c'è una differenza tra i due. È correlato al data mining.

In che modo il machine learning ci aiuta?

Aiuta attraverso una potente elaborazione.

Con l'aiuto dell'apprendimento automatico, i sistemi prendono decisioni migliori, ad alta velocità e il più delle volte sono accurati. L'utilizzo di questa tecnica è poco costoso e può analizzare set di dati ampi e complessi.

Tipi di machine learning

Di seguito sono elencate le varie tipologie:

• Supervisionato
• Senza supervisione
• Rinforzo

Vediamo ogni tipo in dettaglio insieme a un esempio.

# 1) Machine learning supervisionato

I dati passati vengono utilizzati per fare previsioni nell'apprendimento automatico supervisionato.

Esempio dell'apprendimento automatico supervisionato è il filtro antispam delle e-mail. Usiamo tutti Gmail, Yahoo o Outlook. Gli algoritmi di apprendimento automatico vengono utilizzati per decidere quale e-mail è spam e quale no.

Sulla base dei dati precedenti come le e-mail ricevute, i dati che utilizziamo, ecc., Il sistema fa previsioni su un'e-mail sul fatto che si tratti di spam o meno. Queste previsioni potrebbero non essere perfette, ma la maggior parte delle volte sono accurate.

Classificazione e regressione sono gli algoritmi ML che rientrano nel ML supervisionato.

# 2) Machine Learning senza supervisione

L'apprendimento automatico senza supervisione trova modelli nascosti.

In precedenza abbiamo visto l'esempio di Facebook ( Esempio 2 ). Questo è un esempio di machine learning senza supervisione. Gli algoritmi di clustering e associazione rientrano in questo tipo di apprendimento automatico.

# 3) Machine Learning di rinforzo

L'apprendimento automatico per rinforzo viene utilizzato per migliorare o aumentare l'efficienza.

Esploriamo alcuni esempi degli algoritmi sopra menzionati.

• Classificazione: Filtro antispam delle e-mail.
• Regressione: Questi algoritmi apprendono anche dai dati precedenti come gli algoritmi di classificazione, ma ci danno il valore come output. Esempio: Previsioni del tempo - quanta pioggia ci sarà?
• Clustering: Questi algoritmi utilizzano i dati e forniscono un output sotto forma di cluster di dati. Esempio: Decidere i prezzi della casa / terreno in una particolare area (posizione geografica).
• Associazione: Quando si acquistano prodotti da siti di shopping, il sistema consiglia un altro set di prodotti. Per questa raccomandazione vengono utilizzati algoritmi di associazione

Si tratta di machine learning. Ora diamo un'occhiata al miglior software di machine learning.

=> Contattaci per suggerire un elenco qui.

10+ strumenti software di machine learning più popolari

Esistono diversi software di machine learning disponibili sul mercato. Di seguito sono elencati i più popolari tra loro.

Tabella di confronto

Iniziamo!!

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# 1) Scikit-impara

Scikit-learn è per lo sviluppo di machine learning in Python. Fornisce una libreria per il linguaggio di programmazione Python.

Caratteristiche:

• Aiuta nel data mining e nell'analisi dei dati.
• Fornisce modelli e algoritmi per classificazione, regressione, clustering, riduzione dimensionale, selezione del modello e pre-elaborazione.

Professionisti:

• Viene fornita una documentazione facilmente comprensibile.
• I parametri per qualsiasi algoritmo specifico possono essere modificati durante la chiamata di oggetti.

Costo dello strumento / Dettagli del piano: Gratuito.

Sito ufficiale: scikit-learn

# 2) PyTorch

PyTorch è una libreria di machine learning Python basata su Torch. La torcia è un framework di elaborazione basato su Lua, un linguaggio di scripting e una libreria di machine learning.

Caratteristiche:

• Aiuta nella costruzione di reti neurali tramite Autograd Module.
• Fornisce una varietà di algoritmi di ottimizzazione per la creazione di reti neurali.
• PyTorch può essere utilizzato su piattaforme cloud.
• Fornisce formazione distribuita, vari strumenti e librerie.

Professionisti:

• Aiuta nella creazione di grafici computazionali.
• Facilità di utilizzo grazie al front-end ibrido.

Costo dello strumento / Dettagli del piano: Gratuito

Sito ufficiale: Pytorch

# 3) TensorFlow

TensorFlow fornisce una libreria JavaScript che aiuta nell'apprendimento automatico. Le API ti aiuteranno a creare e addestrare i modelli.

Caratteristiche:

• Aiuta nella formazione e nella costruzione dei tuoi modelli.
• Puoi eseguire i tuoi modelli esistenti con l'aiuto di TensorFlow.js, che è un convertitore di modelli.
• Aiuta nella rete neurale.

Professionisti:

• È possibile utilizzarlo in due modi, ovvero tramite tag di script o installando tramite NPM.
• Può anche aiutare per la stima della posa umana.

Contro:

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• È difficile da imparare.

Costo dello strumento / Dettagli del piano: Gratuito

Sito ufficiale: Tensorflow

# 4) Imposta

Questi algoritmi di apprendimento automatico aiutano nel data mining.

Caratteristiche:

• Preparazione dei dati
• Classificazione
• Regressione
• Clustering
• Visualizzazione e
• L'associazione governa il mining.

Professionisti:

• Fornisce corsi online per la formazione.
• Algoritmi di facile comprensione.
• Va bene anche per gli studenti.

Contro:

• Non sono disponibili molta documentazione e supporto in linea.

Costo dello strumento / Dettagli del piano: Gratuito

Sito ufficiale: Waikato-weka

# 5) KNIME

KNIME è uno strumento per l'analisi dei dati, il reporting e la piattaforma di integrazione. Utilizzando il concetto di pipeline di dati, combina diversi componenti per l'apprendimento automatico e il data mining.

Caratteristiche:

• Può integrare il codice di linguaggi di programmazione come C, C ++, R, Python, Java, JavaScript ecc.
• Può essere utilizzato per business intelligence, analisi dei dati finanziari e CRM.

Professionisti:

• Può funzionare come alternativa SAS.
• È facile da distribuire e installare.
• Facile da imparare.

Contro:

• Difficile costruire modelli complicati.
• Funzionalità di visualizzazione ed esportazione limitate.

Costo dello strumento / Dettagli del piano: Gratuito

Sito ufficiale: KNIME

# 6) Colab

Google Colab è un servizio cloud che supporta Python. Ti aiuterà a creare applicazioni di machine learning utilizzando le librerie di PyTorch, Keras, TensorFlow e OpenCV

Caratteristiche:

• Aiuta nell'educazione all'apprendimento automatico.
• Assiste nella ricerca sull'apprendimento automatico.

Professionisti:

• Puoi usarlo dal tuo Google Drive.

Costo dello strumento / Dettagli del piano: Gratuito

Sito ufficiale: al

# 7) Apache Mahout

Apache Mahout aiuta matematici, statistici e data scientist nell'esecuzione dei loro algoritmi.

Caratteristiche:

• Fornisce algoritmi per pre-processori, regressione, clustering, consigli e algebra lineare distribuita.
• Le librerie Java sono incluse per operazioni matematiche comuni.
• Segue il framework di algebra lineare distribuita.

Professionisti:

• Funziona per grandi set di dati.
• Semplice
• Estensibile

Contro:

• Ha bisogno di documentazione più utile.
• Mancano alcuni algoritmi.

Costo dello strumento / Dettagli del piano: Gratuito

Sito ufficiale: Mahout - Apache

# 8) Accord.Net

Accord.Net fornisce librerie di machine learning per l'elaborazione di immagini e audio.

Caratteristiche:

Fornisce algoritmi per:

• Algebra lineare numerica.
• Ottimizzazione numerica
• Statistiche
• Reti neurali artificiali.
• Elaborazione di immagini, audio e segnali.
• Fornisce inoltre supporto per la creazione di grafici e le librerie di visualizzazione.

Professionisti:

• Le librerie sono rese disponibili dal codice sorgente e anche tramite il programma di installazione eseguibile e il gestore di pacchetti NuGet.

Contro:

• Supporta solo. Lingue supportate dalla rete.

Costo dello strumento / Dettagli del piano: Gratuito

Sito ufficiale: Accord.net

# 9) Shogun

Shogun fornisce vari algoritmi e strutture dati per l'apprendimento automatico. Queste librerie di machine learning vengono utilizzate per la ricerca e l'istruzione.

Caratteristiche:

• Fornisce macchine vettoriali di supporto per la regressione e la classificazione.
• Aiuta a implementare modelli di Markov nascosti.
• Offre supporto per molti linguaggi come: Python, Octave, R, Ruby, Java, Scala e Lua.

Professionisti:

• Può elaborare grandi set di dati.
• Facile da usare.
• Fornisce un buon supporto clienti.
• Offre buone caratteristiche e funzionalità.

Costo dello strumento / Dettagli del piano: Gratuito

Sito ufficiale: Shogun

# 10) Keras.io

Keras è un'API per reti neurali. Aiuta a fare ricerche veloci ed è scritto in Python.

Caratteristiche:

• Può essere utilizzato per una prototipazione facile e veloce.
• Supporta le reti di convoluzione.
• Aiuta le reti ricorrenti.
• Supporta una combinazione di due reti.
• Può essere eseguito su CPU e GPU.

Professionisti:

• Facile da usare
• Modulare
• Estensibile

Contro:

• Per utilizzare Keras, è necessario disporre di TensorFlow, Theano o CNTK.

Costo dello strumento / Dettagli del piano: Gratuito

Sito ufficiale: Difficile

# 11) Rapid Miner

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Rapid Miner fornisce una piattaforma per machine learning, deep learning, preparazione dei dati, text mining e analisi predittiva. Può essere utilizzato per la ricerca, l'istruzione e lo sviluppo di applicazioni.

Caratteristiche:

• Attraverso la GUI, aiuta nella progettazione e implementazione di flussi di lavoro analitici.
• Aiuta con la preparazione dei dati.
• Visualizzazione dei risultati.
• Validazione e ottimizzazione del modello.

Professionisti:

• Estendibile tramite plugin.
• Facile da usare.
• Non sono richieste competenze di programmazione.

Contro:

• Lo strumento è costoso.

Costo utensile / Dettagli piano :

Ha quattro piani:

• Piano gratuito
• Piccolo: $ 2500 all'anno.
• Medio: $ 5000 all'anno.
• Grande: $ 10000 all'anno.

Sito ufficiale: Minatore rapido

Conclusione

In questo articolo, abbiamo esplorato in dettaglio l'apprendimento automatico e il miglior software di apprendimento automatico.

La selezione dello strumento dipende dalle tue esigenze per l'algoritmo, dal tuo livello di esperienza e dal prezzo dello strumento. La libreria di machine learning dovrebbe essere facile da usare.

La maggior parte di queste librerie sono gratuite tranne Rapid Miner. TensorFlow è più popolare nell'apprendimento automatico, ma ha una curva di apprendimento. Scikit-learn e PyTorch sono anche strumenti popolari per l'apprendimento automatico ed entrambi supportano il linguaggio di programmazione Python. Keras.io e TensorFlow sono ottimi per le reti neurali.

Spero che tu abbia acquisito una conoscenza immensa sugli strumenti di apprendimento automatico da questo articolo informativo.

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